如何正确使用numpy.searchsorted实现DataFrame列按区间映射左边界值

问题原因 #

你原来的代码逻辑偏差来自np.searchsorted返回值的含义：默认返回的是目标值可插入的第一个位置，对应区间的右边界索引，直接取会得到右边界值，和你要取左边界的需求不符。

最小改动修正方案 #

仅需要修改最后一行赋值代码即可，调整side参数为right，再将返回的索引减1：

Example["Spcx"] = Spaces[np.searchsorted(Spaces, Example["Spcx"], side = 'right') - 1]

验证结果 #

运行修改后的代码，输出的Spcx列和你预期的结果完全一致：

Spcx
0  0.000
1  0.000
2  0.125
3  0.100
4  0.100
5  0.100
6  0.125
7  0.150
8  0.225
9  0.200
10 0.125
11 0.125

可选Pandas原生实现方案 #

如果你不想依赖Numpy接口，也可以用Pandas自带的cut方法实现，可读性更强：

Example["Spcx"] = pd.cut(Example["Spcx"], bins=Spaces, right=False, labels=Spaces[:-1]).astype(float)

参数说明：

• bins=Spaces：用你定义的列表作为区间划分边界
• right=False：区间为左闭右开，完全匹配你的规则
• labels=Spaces[:-1]：每个区间直接映射为对应左边界值

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DaniV